人形机器人已摆脱“机械木偶”的刻板印象——当用户中途打断其操作时，它能自主调整策略并继续完成剩余任务。在北京，具身智能的全新应用模式已正式落地。

近期，“机器人发展看北京”活动深入探访了千寻智能总部。该公司凭借自研的具身模型，成功攻克了机器人“金鱼记忆”的痛点：机器人如今能够实时感知、动态决策并即时调整，真正实现边操作边思考。简而言之，人形机器人正从实验室的初步探索，迈向真实生活与工作场景的实际应用。从“技术炫技”到“实用落地”，这一跨越意义重大。

攻克机器人“金鱼记忆”技术难题

在千寻智能的展厅与数据工厂内，机器人承担了多项任务：冲调咖啡、折叠衣物、在产线上进行装配等。更令人惊叹的是，面对人为干扰和复杂多变的环境，它依然保持稳定，精准执行抓取与放置动作，整个流程连贯流畅。

在不久前举办的世界人工智能大会上，具身智能首次独立设馆，各类机器人百花齐放，令人印象深刻。其中，千寻智能的展区成为全场瞩目的焦点。

用户发出“帮我打扫客厅”的指令后，Moz1机器人立即有条不紊地规划任务并执行动作。过程中，观众故意伸手干扰或挪动物品，机器人能即时调整路径，毫无卡顿。更有观众直接扔出一个纸团，机器人短暂停顿后，随即转身捡起纸团丢入垃圾桶，然后返回沙发前继续收拾散落的玩具。这一反应速度，甚至超越了多数人类。

传统机器人面对复杂任务时，往往暴露出“金鱼记忆”的顽疾：仅能执行短链条动作，无法记忆长期目标，更缺乏上下文理解能力。而作为国内具身智能赛道的全栈领军企业，千寻智能的破题策略十分直接：专注于研发机器人的“通用大脑”。

“Moz1之所以能‘动脑’工作，依托于千寻智能自主研发的Spirit v1.6具身基座模型。该模型将视觉语言动作与世界模型进行了深度融合。”千寻智能副总裁、董事孙荣毅解释道。这并非简单的概念设想，而是实实在在的技术突破。

海量数据驱动具身模型规模化落地

机器人要拥有智能“大脑”，离不开持续的数据采集与训练。真实物理场景的数据，是具身智能迭代的核心基础。然而，其获取难度与数据量需求，远超传统AI领域，绝非随意收集数据就能敷衍了事。

“海量真实物理数据，是拉开技术差距的关键护城河。”孙荣毅的判断十分直接。人形机器人未来要走进千家万户，必须适配家庭、工厂、商超等全品类物理场景。只有真实场景中多样化、非标准化的训练数据，才能成为模型规模化落地的核心“养分”。

为此，千寻智能已构建规模化数据采集体系。他们自主研发了轻量化穿戴设备，用于捕捉人类作业中的位置、力度、轨迹等精细数据。配合千余人的专业数据采集团队，以及全国百余个城市的采集点位布局，2026年全年真实交互数据总量预计将突破100万小时。这一数据量令人惊叹——通过海量实操数据“喂养”出更通用的具身智能，发展路径十分扎实。

人形机器人何时进入普通家庭

具身智能的落地并非一蹴而就。千寻智能明确提出了“先工业、再商服、后家庭”的“三步走”战略。成立两年多来，公司已累计完成7轮融资。这些产业投资方不仅提供资金支持，更是千寻探索技术落地的重要合作伙伴。

2025年12月，Moz1进入宁德时代动力电池PACK产线，直接接替工人操作高压电枪，负责高压测试插头插接等复杂工序。结果如何？近千块电池实现零故障量产，作业节拍甚至超越熟练工人。这一表现，堪称“硬核”。

如果说机器人在电池工厂验证了工业场景的“刚性肌肉”，那么在商场中上岗，则是一场跨场景的柔性服务能力测试与数据闭环。今年3月，Moz1机器人穿上咖啡师围裙，成为京东MALL线下门店的“主理人”，为顾客递上一杯杯现磨咖啡。而Moz2商用服务机器人，除了在世界人工智能大会首秀外，还面向商超、酒旅、办公楼宇等场景进行前瞻探索。

孙荣毅认为，工业场景任务价值高、需求明确、数据质量好，是具身大脑走向真实世界的第一块试金石；商服场景人机交互频次更高、环境变量更开放，是机器人从“能干活”迈向“能服务”的关键过渡。

千寻智能的故事始于海淀区，这里是中国AI与机器人技术人才的密集区。孙荣毅表示，北京的产业政策支持与创新生态，是企业快速发展的重要助力。海淀区拥有全国顶尖的人才优势和科技成果转化协同机制。未来，公司将持续扎根北京，深化通用具身基座模型与数据体系的研发投入，推动更多工业与商业服务场景的规模化落地。

那么，人形机器人究竟何时能走进千家万户？千寻智能的判断是，家庭环境复杂度最高、需求最分散，两三年内很难实现大规模普及。这需要行业与监管、标准机构共同完善规范，也依赖产品与标准的日渐成熟。“十年让全球10%的人拥有自己的机器人。”这是千寻智能的创业愿景，也是具身智能和人形机器人从业者共同追求的目标。